计算投资学（computational invest）

最新推荐文章于 2025-12-10 11:48:15 发布
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#数据挖掘 #Data Mining #python #投资 #金融

大概浏览了一下cousera上Tucker Balch博士的计算投资学，属于机器学习和金融的交叉学科。是很有意思的一个领域，可以把数据挖掘技术直接转换成真金白银的一个领域。

挑了一些视频看了一下，总体感觉信息量不大，课件过于简单，相对于金融的课程金融方面讲的很基础，相对于机器学习的课程，从机器学习或者数据分析的角度看算法都很简单，数据分析的结论也是很容易解释的。作为入门还是不错的，只要熟悉python一些工具可以很快上手。

 一些有用的链接：

https://class.coursera.org/compinvesting1-003/lecture

http://wiki.quantsoftware.org/index.php?title=Resources

http://wiki.quantsoftware.org/index.php?title=QuantSoftware_ToolKit

https://augmentedtrader.wordpress.com/author/tuckerbalch/

http://www.cc.gatech.edu/~tucker/

7、Markov Chains: The Double-Edged Sword in Modern Computing and Finance
melon的博客
10-15 16
本文探讨了马尔可夫链在现代计算与金融领域的深远影响及其局限性。从其数学起源到在语言学、搜索引擎和量化投资中的广泛应用，特别是文艺复兴科技公司利用该模型实现惊人收益的案例，文章揭示了这一技术的双刃剑本质。同时，作者批判了过度依赖大数据和随机性模型所带来的系统性风险，指出其忽视人类创造力与真实经济价值的问题，并提出以傅里叶模型为代表的非马尔可夫方法作为未来发展方向，呼吁金融与科技体系向真正促进经济学习与长期增长的新范式转变。
佐治亚理工学院 计算投资公开课第五周作业 市场仿真器
Focustc
10-06 3555
Computational Investing, Part I  by Dr. Tucker Balch 前几周的作业都比较简单，因此没有发上来。这次要求给出一个市场仿真器，根据order给出各日的账户金额。 除此之外，可以分析相应的投资方案的各种参数，如日均回报率等，由于时间关系没有做。 本题要求使用明亮行传参数，如： python marketsim.py 1000000
2024年7月10日Arxiv语言模型相关论文
数智笔记
07-10 1941
原标题作者机构: 北京大学 人民大学 清华大学 Ant Group摘要: 在Transformer中，是否总是需要从浅层到深层逐层计算token？传统Transformer及其变种的持续成功表明了肯定的答案。然而，在这项工作中，我们尝试打破深度顺序的惯例，提出了一种名为模块混合（MoM）的新型架构，其灵感来源于这样一种直觉：只要具备所需的处理能力，任何层都可以用于计算token。MoM的构建始于由多头注意力和前馈网络定义的有限模块集合，每个模块通过其独特的参数化而独具特色。
CS7646-Machine-Learning-for-Trading:Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配
05-01
CS7646-机器学习交易 Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配 课程连结 课程页面： : 塔克·巴尔奇（Tucker Balch）的Udacity课程： : 课程结构 本课程由三门迷你课程组成： 迷你课程1：使用Python操纵财务数据 迷你课程2：计算投资 迷你课程3：机器学习交易算法 专案 共完成8个项目： 项目1： 职称：评估投资组合 目标：通过根据可用的历史数据计算某些指标来评估和比较不同的投资组合，并绘制比较图 链接： ： 专案2： 标题：优化投资组合 目标：通过将“最小波动率”作为优化器指标，来确定应将投资组合的资金分配给每只股票，从而优化其绩效 链接： ： 专案3： 标题：市场模拟器 目标：创建一个可以接受交易订单并随时间推移跟踪投资组合价值的市场模拟器，然后评估该投资组合的
佐治亚理工学院 计算投资公开课第六周作业 投资策略分析平台
Focustc
10-13 5172
策略分析平台 在前两周的工作中，实现了股票价格低于门限值这一策略的event study，即根据门限值来看事件发生前后股票的价格。同时，完成了根据下单的指令来进行回测，计算策略执行期间每一天的价值，以及对投资结果的分析。这一周，要求把这三部分结合起来，能够实现根据门限值直接回测生成过去时间段的下单指令，并进行计算分析。 工具和方法 编程工具 编程语言是python，用到的开源量化分
【北邮国院大三下】Software Engineering 软件工程 Week1
qq_63759728的博客
04-07 5966
北邮国院软工
揭示大型语言模型的力量、挑战和影响
AI天才研究院
07-08 2312
随着数据耗尽的迫在眉睫，以及在不增加训练数据量的情况下扩展模型大小的趋势持续存在，显然需要创新方法来重新考虑模型大小和训练令牌之间的平衡。最初，仅编码器和编码器-解码器模型的性能优于仅解码器模型，但 GPT-3 的引入改变了一切。最近的一项研究介绍了当代法学硕士的演变轨迹，描绘了近年来语言模型发展的进展，并强调了该领域一些最著名的模型。然而，至关重要的是要始终意识到这些模型中的不平等和公平问题，以及关于各种应用的 FM 扩展特性以及权力集中在拥有更好资源来生产产品的组织中的道德、政治和社会问题。
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总体感觉数据挖掘行业在国内尚没有收到足够重视，国内的相关博客的内容也不够丰富，下面列出了一些国外数据挖掘方面的经典博客。数据挖掘是一个有趣的以及具有足够学术价值和商业价值的领域，大数据挖掘也是IT行业未来发展的大趋势，在这个领域我们或许可以找到自己想要的东西。 Abbott Analytics: both industry and research oriented posts coveri
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1，  kaggle， 很不错，竞赛很多，奖金丰厚，并且有一些初级的教程。 http://www.kaggle.com/   2， KDD Cup  国际知识发现和数据挖掘竞赛，不必多说。        3， Topcoder Marathon  有时会有一些数据挖掘的题目。   4， 国内的数据挖掘竞赛 http://cnnicdata.datatang
python+springboot+django/flask基于数据挖掘的高考志愿推荐系统
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2501_91488339的博客
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 &emsp高考志愿填报是每位高考生必须面对的重要环节，它直接关系到考生的未来学习和职业发展。然而，由于高考志愿的复杂性和多样性，很多考生在填报志愿时感到困惑和迷茫。传统的志愿填报方式主要依赖学校老师的经验、招生简章和家长的经验判断，存在信息获取不全面、分析不精准等问题。
Python 海象运算符
这是一个c++热爱者的博客哟
12-08 632
Python 3.8引入的海象运算符(:=)允许在表达式中进行变量赋值，能有效减少重复代码。它特别适用于循环条件、列表推导式等场景，如while (line := file.readline()):可简化文件读取操作。使用时需注意：必须加括号，避免在复杂表达式中过度使用以免降低可读性。虽然该特性能精简代码，但应遵循团队约定，在保持代码清晰的前提下合理使用。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
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